32二叉树——DFS深度优先遍历
目录
深度优先算法(Depth-First Search,DFS)
LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历
分析

深度优先算法(Depth-First Search,DFS)
DFS是一种用于遍历或搜索树状数据结构的算法,其中它首先探索树的深度,然后回溯并继续探索其他分支。在二叉树中,深度优先算法可以通过递归或使用栈来实现。有三种常见的深度优先遍历方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历,每种方式都对节点的访问顺序略有不同。

以下是深度优先遍历的Java代码示例,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历:
class TreeNode {int data;TreeNode left;TreeNode right;
public TreeNode(int data) {this.data = data;}
}
// 前序遍历(Preorder DFS)
void preorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;System.out.print(node.data + " "); // 先访问根节点preorderDFS(node.left); // 遍历左子树preorderDFS(node.right); // 遍历右子树
}
// 中序遍历(Inorder DFS)
void inorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;inorderDFS(node.left); // 遍历左子树System.out.print(node.data + " "); // 访问根节点inorderDFS(node.right); // 遍历右子树
}
// 后序遍历(Postorder DFS)
void postorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;postorderDFS(node.left); // 遍历左子树postorderDFS(node.right); // 遍历右子树System.out.print(node.data + " "); // 最后访问根节点
}
LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历
给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 层序遍历 。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。
示例 1:

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:[[3],[9,20],[15,7]]
示例 2:
输入:root = [1] 输出:[[1]]
示例 3:
输入:root = [] 输出:[]
提示:
-
树中节点数目在范围
[0, 2000]内 -
-1000 <= Node.val <= 1000
分析
逐层地,从左到右访问所有节点,这种情景叫做树的层序遍历。匹配的算法是DFS(Depth-first search)和BFS(Breadth-first search)。
// DFS算法-前序遍历
class Solution {public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>();dfsPreorder(root, 0, resList);return resList;}/*** 前序遍历的DFS* @param node* @param deep*/public static void dfsPreorder(TreeNode node, int deep, List<List<Integer>> resList) {if (node == null) return;deep++;
if (resList.size() < deep) {// 用resList的索引标记层数List<Integer> list = new ArrayList<>();resList.add(list);}resList.get(deep - 1).add(node.val);
//左侧子节点遍历dfsPreorder(node.left, deep, resList);//右侧子节点遍历dfsPreorder(node.right, deep, resList);}}
-
时间复杂度:O(n)
-
空间复杂度:O(n)
相关文章:
32二叉树——DFS深度优先遍历
目录 深度优先算法(Depth-First Search,DFS) LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历 分析 深度优先算法(Depth-First Search,DFS) DFS是一种用于遍历或搜索树状数据结构的算法,其中它首先探…...
华为昇腾NPU卡 ChatGLM2模型使用
参考:https://gitee.com/mindspore/mindformers/blob/dev/docs/model_cards/glm2.md#chatglm2-6b 1、安装环境: 昇腾NPU卡对应英伟达GPU卡,CANN对应CUDA底层; mindspore对应pytorch;mindformers对应transformers 本…...
【机器学习】集成模型/集成学习:多个模型相结合实现更好的预测
1. 概述 1.1 什么是集成模型/集成学习 "模型集成"和"集成学习"是相同的概念。它们都指的是将多个机器学习模型组合在一起,以提高预测的准确性和稳定性的技术。通过结合多个模型的预测结果,集成学习可以减少单个模型的偏差和方差&am…...
如何提高广告投放转化率?Share Creators 资产库与Appsflyer营销数据的全面结合
如何提高广告投放转化率?Share Creators 资产库与Appsflyer营销数据的全面结合 全球经济进入了低迷期。 营销成本越来越高, 营销需要更务实,注重投入产出比。众所周知,除了渠道、客群画像以外, 优秀的广告设计图&#…...
《软件方法》2023版第1章(11)1.4.3 具体工作步骤
DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 1.4 应用UML的建模工作流 1.4.3 使用UML建模的工作流步骤 图1-17中“工件形式”一列所列出的图就是本书推荐的在建模工作流ABCD中的UML用法,我用活动图进一步表示建模的步…...
git将当前分支A强制推送远程分支pro上
前言 开发中基于线上分支pro创建了A分支,开发完成之后。又基于线上分支pro创建了B分支,都以此合并到测试分支,两个分支更改中都动用部分共同的文件,这就导致后续开发合并代码越来越乱,这时你想把本地开发的分支强推到…...
【计算机基础】存储器
目录 一.概念二.分类1.按存储介质分类2.按存储方式分类3.按存储器的读写功能分类4.按信息的可保存性分类5.按在计算机系统中的作用分类 三.主存区分SRAM、DRAM、Flash、DDR1.SRAM(静态随机存储器࿰…...
【LCR 159. 库存管理 III】
目录 一、题目描述二、算法原理三、代码实现 一、题目描述 二、算法原理 三、代码实现 class Solution { public:int getrandom(int left,int right,vector<int>& stock){return stock[rand()%(right-left1)left];}void qsort(int l,int r,vector<int>& s…...
Android ADB 常见问题和注意事项
Android ADB 常见问题和注意事项 在使用 ADB 过程中,可能会遇到一些常见问题和需要注意的事项: 1. USB 调试 要使用 ADB,你需要在设备上启用 USB 调试模式。这通常在设备的开发者选项中设置。如果你不能看到开发者选项,可以在设…...
TCP/IP五元组
什么是五元组规则? 五元组是通信术语,英文名称为five-tuple,或5-tuple,五元组包括源IP地址(source IP)、源端口(source port)、目的IP地址(destination IP)、目的端口(destination port) 和 传输层协议(the layer 4 protocol)的五个量集合。…...
aiohttp ssl.SSLError: [SSL: SSLV3_ALERT_HANDSHAKE_FAILURE] 错误处理
这个问题原因吧其实就是3.10 开始官网更新了TLS 堆栈默认安全设置 感兴趣的可以看下链接 python官网叙述: Python 3.10 增加了 TLS 堆栈的默认安全设置 解决也很简单,将ssl安全等级降下来就行,例如: import ssl import aiohttp ctx ssl.cr…...
分析RPA流程自动化的挑战和解决方案
随着数字化工具和自动化解决方案的日益成熟,各行各业发掘到RPA机器人流程自动化技术的先进性,逐渐规模化部署RPA。 为了更好地推进RPA的实施,金智维在这里分享一些运用这项技术时面临的共同挑战,并给出针对性的解决方案。 组织架构…...
我试图扯掉这条 SQL 的底裤。只能扯一点点,不能扯多了
之前不是写分页嘛,分页肯定就要说到 limit 关键字嘛。 然后我啪的一下扔了一个链接出来: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/limit-optimization.html 这个链接就是 MySQL 官方文档,这一章节叫做“对 Limit 查询的优化”,针对 limit 和 order by 组合的场景进行了较…...
LeNet(pytorch实现
LeNet 本文编写了一个简单易懂的LeNet网络,并在F-MNIST数据集上进行测试,允许使用GPU计算 在这里插入代码片 import torch from torch import nn, optim import d2lzh_pytorch as d2ldevice torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cp…...
Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒
前面我讲述过如何通过BeautifulSoup获取维基百科的消息盒,同样可以通过Spider获取网站内容,最近学习了SeleniumPhantomjs后,准备利用它们获取百度百科的旅游景点消息盒(InfoBox),这也是毕业设计实体对齐和属…...
springcloud笔记 (8) -网关 Gateway
网关 出国需要过海关 网关:网络的关卡 网关的作用 1:路由转发 2:安全控制 保护每个服务,不需要将每个暴露出去 3:负载均衡 1.没有网关:客户端直接访问我们的微服务,会需要在客户端配置很多…...
【C++编程语言】STL常用算法 算术生成和集合算法
1.算术生成算法概念 算法简介: accumlate 计算容器元素累计总和fill 向容器中添加元素 注意:算术生成算法属于小型算法 使用时包含头文件为#include<numeric> 2.accumulate /*函数原型:int accumulate(iterator beg ,iterator end…...
解放双手:VMLogin自动化工具的高效便捷
在现代工作环境中,时间和效率是我们追求的关键。幸运的是,随着技术的发展,自动化工具为我们提供了解放双手的机会。其中,防关联浏览器的自动化就是一种强大的工具,能够简化我们的工作流程并提升效率。本文将探讨浏览器…...
深度解析网络代理技术及其在网络安全和爬虫应用中的关键作用
在当今数字化时代,网络代理技术在维护网络安全、保护隐私以及实现高效数据获取方面发挥着不可或缺的作用。本文将全面解析Socks5代理、IP代理等关键技术,并探讨其在网络安全和爬虫开发中的重要作用。 1. Socks5代理与SK5代理:多功能代理协议…...
寻找二叉树的最低公共祖先节点
两个节点沿二叉树向上找,找到的第一个公共的节点 例:D和F之间的最低公共节点:B D → B; F → E → B; E和G最低公共节点:A E → B → A; G → C → A; B和F最低公共节点ÿ…...
DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理
哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...
Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解
文章目录 Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解一、Flash 和 RAM 配置界面(Target 选项卡)1. IROM1(用于配置 Flash)2. IRAM1(用于配置 RAM)二、链接器设置界面(Linker 选项卡)1. 勾选“Use Memory Layout from Target Dialog”2. 查看链接器参数(如果没有勾选上面…...
在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南
在Ubuntu系统中,有时需要在系统启动时自动执行某些命令,特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能,可以使用多种方法,包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法,并提供…...
蓝桥杯 冶炼金属
原题目链接 🔧 冶炼金属转换率推测题解 📜 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V,是一个正整数,表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...
无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)提供了哪些便利?
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)相比于开发者自己基于 Redis 命令(如 SETNX, EXPIRE, DEL)手动实现分布式锁,提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面: 原子性保证 (Atomicity)ÿ…...
WPF八大法则:告别模态窗口卡顿
⚙️ 核心问题:阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程,导致后续逻辑无法执行: var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题:…...
数据结构第5章:树和二叉树完全指南(自整理详细图文笔记)
名人说:莫道桑榆晚,为霞尚满天。——刘禹锡(刘梦得,诗豪) 原创笔记:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊) 上一篇:《数据结构第4章 数组和广义表》…...
21-Oracle 23 ai-Automatic SQL Plan Management(SPM)
小伙伴们,有没有迁移数据库完毕后或是突然某一天在同一个实例上同样的SQL, 性能不一样了、业务反馈卡顿、业务超时等各种匪夷所思的现状。 于是SPM定位开始,OCM考试中SPM必考。 其他的AWR、ASH、SQLHC、SQLT、SQL profile等换作下一个话题…...
智能体革命:企业如何构建自主决策的AI代理?
OpenAI智能代理构建实用指南详解 随着大型语言模型(LLM)在推理、多模态理解和工具调用能力上的进步,智能代理(Agents)成为自动化领域的新突破。与传统软件仅帮助用户自动化流程不同,智能代理能够自主执行工…...
